Una propuesta de aprendizaje automático para predecir la pobreza - Martín Solís-Salazar; Julio Madrigal-Sanabria (Tecnología en Marcha)
Debido a la alta tasa de errores de inclusión y exclusión de los métodos tradicionales (Proxy Mean Test) utilizados para la identificación de hogares en condición de pobreza y la selección de los beneficiarios de los programas de asistencia social, esta investigación analizó diferentes perspectivas para predecir hogares en condición de pobreza, utilizando un modelo de aprendizaje automático basado en XGBoost. Los modelos propuestos se compararon con métodos de referencia. Los datos utilizados fueron tomados de la encuesta de hogares del 2019 de Costa Rica. Los resultados mostraron que al menos uno de nuestros enfoques utilizando XGBoost dan el mejor balance entre el error de exclusión e inclusión. El mejor modelo se construyó utilizando XGBoost con un enfoque de clasificación.